Este documento presenta una tabla y varios gráficos estadísticos de los datos de estadísticas policiales en 2021 en Costa Rica publicados por el Organismo de Investigación Judicial en: sitio web con los datos abiertos del Organismo de Investigación Judicial (OIJ)
library(sf)
library(dplyr)
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library(DT)
library(forcats)estadisticas_policiales <-
readxl::read_excel("C:/Users/Universidad/segunda-tarea/segunda-tarea/estadisticaspoliciales2021.xls")estadisticas_policiales$Fecha <- as.Date(estadisticas_policiales$Fecha, format = "%d/%m/%Y")estadisticas_policiales %>%
dplyr::select(Delito,
Fecha,
Victima,
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datatable(
colnames = c(
"Delito",
"Fecha",
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"Género",
"Provincia",
"Cantón"
),
options = list(
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language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)## Warning in instance$preRenderHook(instance): It seems your data is too big
## for client-side DataTables. You may consider server-side processing: https://
## rstudio.github.io/DT/server.htmlgrafico_delitos <-
estadisticas_policiales %>%
count(Delito) %>%
ggplot(aes(x = reorder(Delito, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de delitos por tipo de delito") +
xlab("Tipo de delito") +
ylab("Cantidad") +
coord_flip()
theme_minimal()## List of 93
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## .. ..- attr(*, "unit")= int 8
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## ..- attr(*, "unit")= int 8
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## $ plot.caption.position : chr "panel"
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## - attr(*, "class")= chr [1:2] "theme" "gg"
## - attr(*, "complete")= logi TRUE
## - attr(*, "validate")= logi TRUEggplotly(grafico_delitos)d <-
estadisticas_policiales %>%
mutate(fecha_mes = lubridate::month(Fecha))
o <-c("Enero", "Febrero", "Marzo", "Abril", "Mayo", "Junio", "Julio", "Agosto", "Setiembre", "Octubre", "Noviembre")grafico_delitos_mes <-
d %>%
count(fecha_mes) %>%
ggplot(level =level_order,(aes(x = reorder(o, fecha_mes), y = n))) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Delitos durante el año 2021") +
xlab("Mes") +
ylab("Cantidad de delitos") +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_delitos_mes)grafico_genero <-
estadisticas_policiales %>%
ggplot(aes(x = Delito, fill = Genero)) +
geom_bar(position = "fill") +
ggtitle("Tipo de delito por género") +
xlab("Delito") +
ylab("Proporción") +
labs(fill = "Delito") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_genero) %>% config(locale = 'es')grafico_delito_cantones <-
estadisticas_policiales %>%
count(Canton) %>%
filter(Canton == "SAN JOSE" |
Canton == "ALAJUELA" |
Canton == "CARTAGO" | Canton == "HEREDIA") %>%
ggplot(aes(x = reorder(Canton, n), y = n)) +
geom_bar(stat = "identity") +
ggtitle("Cantidad de Delitos en los Cantones de San José, Alajuela, Cartago y Heredia") +
xlab("Cantón") +
ylab("Cantidad") +
coord_flip() +
theme_minimal()
ggplotly(grafico_delito_cantones)